Questões de Correlação e Regressão

Questão 1CebraspeABIN2017

Em ciências sociais, quando se verifica a correlação entre duas variáveis, há relação de causalidade.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 2CebraspeABIN2017

A quantidade demandada por certo produto no instante t é representada por Xt, em que t ∈ Z = { ..., -2, -1, 0, 1, 2, ... }, e Xt segue um processo na forma Xt = 10 + 0,5 Xt-1 + at - 2 at-1, na qual at e at-1 representam ruídos aleatórios com média nula e variância unitária. A respeito dessa situação, julgue os itens subsequentes.

O processo em tela segue um modelo ARMA(1, 1), e a série temporal { Xt : t ∈ Z } é estacionária.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 3CebraspeABIN2017

A quantidade demandada por certo produto no instante t é representada por Xt, em que t ∈ Z = { ..., -2, -1, 0, 1, 2, ... }, e Xt segue um processo na forma Xt = 10 + 0,5 Xt-1 + at - 2 at-1, na qual at e at-1 representam ruídos aleatórios com média nula e variância unitária. A respeito dessa situação, julgue os itens subsequentes.

A autocorrelação entre Xt e Xt-1 é nula.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 4CebraspeABIN2017

Ao avaliar o efeito das variações de uma grandeza X sobre outra grandeza Y por meio de uma regressão linear da forma , um analista, usando o método dos mínimos quadrados, encontrou, a partir de 20 amostras, os seguintes somatórios (calculados sobre os vinte valores de cada variável): 3 X = 300; 3 Y = 400; 3 X 2 = 6.000; 3 Y 2 = 12.800 e 3 ( XY ) = 8.400 A partir desses resultados, julgue os itens a seguir.

Se, nesse modelo, a soma dos quadrados dos resíduos for SQR = 960, então o coeficiente de determinação dessa regressão será R 2 = 0,8.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 5CebraspeABIN2017

Julgue os itens que se seguem, relativos a análise multivariada.

Em uma análise de componente principal (PCA), o primeiro componente principal será aquele determinado pelo autovetor do maior autovalor entre aqueles da matriz de variâncias e covariâncias do conjunto em análise.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 6CebraspeABIN2017

A série temporal modelada por y t = 0,6y t ! 1 + 1,2t + e t é uma série autorregressiva AR(1) com tendência.

1. C Certo
2. E Errado